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Enregistrement W4399774005 · doi:10.3390/surgeries5020039

Evaluating the Quality and Safety of In-Office Rhinologic Procedures: A YO-IFOS Pilot Study

2024· article· en· W4399774005 sur OpenAlexaff
David Lobo, Christian Calvo, Juan M. Solano, Leigh J. Sowerby, Luca Giovanni Locatello, Alberto Maria Saibene, Carlos M. Chiesa‐Estomba, Osama Metwaly, Karol Zeleník, Manuel Tucciarone, Alkis J. Psaltis, Raghu Nandhan, Jérôme R. Lechien, Antonino Maniaci, Jaime Viera‐Artiles, Isam Alobid

Notice bibliographique

RevueSurgeries · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this pilot study was to identify which aspects of in-office rhinologic procedures (IORPs) warrant further attention and investigation in the future. The secondary objectives were to survey which IORPs are most common and to identify needs for education and training. A cross-sectional study was carried out following the Consensus-Based Checklist for Reporting of Survey Studies (CROSS). The survey collected demographic, organizational, quality, and safety aspects of IORPs and was electronically distributed to YO-IFOS members across five continents. A total of 194 surgeons completed the survey, and 172 respondents (88%) performed IORPs. Ninety-nine responders (51.5%) worked in an academic setting. Common procedures included powered polypectomy (48, 28.4%) and turbinate reduction (93, 54.1%). The main concerns were about patients’ tolerance (116, 76.3%) and about the safety of the procedure (102, 67.1%). The most important barriers to the diffusion of IORPs are concerns about the tolerance and safety of these procedures. It would be convenient to establish protocols for this type of procedure to ensure the greatest patient comfort based on evidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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